Плагины

Подключает dsh к локальной среде выполнения SandBase Harness через stdio MCP для управления агентами и сессиями, потоковой передачи ходов, проверки артефактов и отмены задач.

Возможности DeepWatch, устанавливаемые в существующий профиль DeepSeek Harness

Наблюдатель рабочего пути сессии только для чтения: сворачивает ходы в сводки этапа, запуска, длительности и tok/s, затем разворачивает параллельные ветви, результаты инструментов и рассуждения, видимые провайдеру.

Лабиринт исполнения для сессий DSH: реальный путь агента — основной прогресс, неудачные или тупиковые обходы, возвраты, повторы запросов и ветви подагентов — на одной временной шкале wall-clock, с тремя дорожками под каждой линией на той же оси (плотность tool-call, pulse токенов, давление контекста) и детерминированной панелью анализа ниже (матрица результатов инструментов, цепочки сбой-восстановление, распределение длительностей); наблюдайте, как он растёт в реальном времени во вкладке сессии, или загрузите до 5 логов сессий для сравнения на той же оси.

Панель управления рантаймом только для чтения для официального MCP-клиента DSH: статус подключения, зарегистрированные инструменты, ошибки и число переподключений через команду /mcp и вкладку настроек, с очищенным отображением и предложениями патчей для включения/отключения.

Trace Compare & Live Maze: рисует реальное исследование агента — основной путь, неудачные или тупиковые обходы, возвраты и ветви подагентов — на единой настенной временной шкале; загрузите 1–2 журнала сеансов для сравнения на одной оси или наблюдайте рост в реальном времени во вкладке сеанса.

Преобразует события жизненного цикла сессии, цикла агента, LLM и инструментов в трассировки и метрики OpenTelemetry GenAI, экспортируемые по стандартному OTLP/HTTP в любой совместимый бэкенд, с отключённым по умолчанию захватом содержимого.

Экспортирует поток событий сессии в OpenTelemetry OTLP и Langfuse как очищенные, буферизованные traces и metrics, по умолчанию выключено.

Локальная observability токенов по четырём категориям: постоянные панели по сессии/провайдеру/модели/дню, тренды, сигналы бюджета и аномалий, оценки публичных тарифов, безопасный агрегированный экспорт и анализ использования или траектории сессии с явным согласием.

Уровни использования и карточки статистики с возможностью обмена: 🐟→🐳 рейтинг по ежемесячному расходу токенов с локально вычисляемым оценочным процентилем, точные цены для 46 моделей от 6 поставщиков (включая китайские цены по размерным категориям), дозаполнение сессий до установки и сравнение старых и новых тарифов после изменения 2026-08-17. Только локально, без телеметрии.

Экспорт цикла агента в GreptimeDB в виде OpenTelemetry-трассировок, метрик и логов, с семью дашбордами Grafana, охватывающими использование токенов, стоимость, результаты сессий и задержку на каждом ходе.

Разговорные операции Grafana: проверяйте актуальные данные дашборда по именованным источникам, затем вносите безопасные, проверяемые изменения в дашборд с подтверждением и проверкой версий.

Пошаговый model router: именованные пресеты с упорядоченными правилами групп изображений/ключевых слов направляют каждый шаг агента через всех подключённых провайдеров и моделей, добавляя потоки совместной работы для транскрипции изображений, защиту изображений, панель квот по нескольким тарифам и наблюдаемость решений на каждом шаге.

Интерфейс управления жизненным циклом для провайдера моделей llm-pi-ai: создание, редактирование, удаление, включение и отключение провайдеров с пользовательскими заголовками и ключами API, зашифрованными AES-GCM; безопасное при удалении восстановление припаркованных провайдеров, обнаружение удалённых моделей с пакетной записью, интеллектуальная маршрутизация по пяти стратегиям, композиции объединения/пересечения, тесты связности по каждой модели и наблюдаемость запросов.

Просмотр траекторий только для чтения в боковой панели разговора с изменяемым размером: анализ правил, необязательные пояснения модели, навигация по свидетельствам и сравнение запусков в одном и том же диапазоне.

Долговременная межсессионная markdown-память со структурой LLM-Wiki и персоной SOUL.md, внедряемая в начале сессии (по умолчанию только после первого сообщения и только в активной), процессы remember/recall/consolidate/forget, встроенный навык памяти, миграция pack/unpack и напоминание в простое голосом компаньона. Даёт хранилищу наблюдаемость и уход: бюджет boot-блока на файл против обрезки индекса; автоштамповка last_access для затухания значимости; дашборд здоровья памяти (размер, свежесть, lint-parity); компилятор индекса (страницы объявляют summary:); интерактивный граф памяти; структурированные запросы (tag/type/salience/hot/stale); перекрёстные ссылки; отчёт `checkup` со списком действий по приоритету. Boot-полезная нагрузка сокращена на ~23%.

Отчёты о дрейфе поведения для сессий DSH: сравнивает два журнала сессий и сообщает о согласованности последовательностей инструментов, их составе, объёме рассуждений, таймингах, повторах и целевых файлах, с необязательным порогом для CI. Без зависимостей.

Наблюдаемость Conversation Flow для роёв DeepSeek Harness: топология, инспекция маршрутизированных сообщений, паузы HITL, отслеживание в реальном времени и навигация по дочерним сессиям.

Панель аналитики только для чтения для одного профиля: пять представлений над одними данными — слои конфигурации, дерево плагинов, сервисы, имена инструментов и модели — каждая запись показывает, какой слой её вставил или отключил и запущена ли она.

Передаёт потоком сессии DeepSeek Harness, сообщения, активность инструментов и результаты ходов на панель JARVIS Mission Control со статусом задач и проверкой человеком.

Телеметрия времени выполнения для DSH без вмешательства: каждая сессия автоматически записывает задачу, уровень модели, инструменты, сбои, длительность и статус в удобочитаемый журнал со статистическим разделом (чистый наблюдатель — без инструментов, без вызовов LLM, без внедрения).

Показывает баланс DeepSeek и расчётные ежедневные расходы, объединяет внешние записи вызовов vision из JSONL и добавляет панель для каждой сессии со статистикой моделей, TTFT, процентом кэша, логами вызовов, оценками стоимости, фильтрами и экспортом в CSV.

Аналитика выполнения сессии: шаги, вызовы инструментов, сбои, повторяющиеся действия, использование токенов и сигналы верификации, представленные в виде отчётов text/Markdown/JSON.

Профилирование возможностей по моделям для DSH: преобразует локальную историю сеансов в панели мониторинга по моделям с количеством сеансов, использованием инструментов, частотами ошибок и основными сигнатурами ошибок, с фильтрами по временным диапазонам и сравнением нескольких моделей.